基于博弈树搜索和强化学习的gomoku系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义
五子棋作为一种经典的棋盘游戏，具有规则简单、易于上手却又变化多端、难以精通的特点。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，将博弈树搜索和强化学习等技术应用于五子棋游戏ai的开发成为了研究热点。

本选题的研究旨在设计和实现一个基于博弈树搜索和强化学习的gomoku系统，以期提高计算机在五子棋游戏中的智能水平，并为相关领域的研究提供参考。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述
五子棋ai的研究历史悠久，从早期的专家系统到如今的深度学习，各种方法都得到了应用和发展。

1. 国内研究现状

国内在五子棋ai方面的研究起步相对较晚，但近年来也取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕以下几个方面展开：
1.gomoku游戏规则和特点分析:对五子棋游戏的规则进行形式化描述，并分析其特点，为后续算法设计和系统实现提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，主要步骤如下：
1.文献调研与分析：深入研究五子棋游戏的规则、博弈树搜索算法、强化学习算法等相关文献，了解国内外研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现：根据五子棋游戏的特点，设计合适的博弈树搜索算法和强化学习算法，并使用python等编程语言进行实现。

3.特征提取方法研究：研究能够有效描述五子棋棋局状态的特征，并设计相应的特征提取方法，为算法提供有效输入。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.探索博弈树搜索和强化学习在五子棋游戏中的深度融合。

不同于传统方法仅仅将两种方法简单结合，本研究将探索更深层次的融合方案，例如，利用强化学习优化博弈树搜索的评价函数，或利用博弈树搜索指导强化学习的策略探索等。

2.设计针对五子棋游戏特点的特征提取方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘洋,史忠植.深度强化学习发展现状综述[j].智能科学与技术学报,2020,2(04):337-351.

[2] 赵增敏,刘全,徐心和,等.深度强化学习综述:兼论其在组合优化中的应用[j].控制理论与应用,2021,38(06):751-768.

[3] 程玉虎,周志华.基于深度强化学习的围棋程序[j].软件学报,2017,28(01):114-125.